Những hiểu biết & Chiến lược để Mua sắm Thông minh hơn

Thứ Năm, 4 Tháng 12, 2025

Bài viết này giới thiệu một động cơ biểu đồ tri thức hợp tác thời gian thực mới, gắn kết các nhóm bảo mật, pháp lý và sản phẩm quanh một nguồn sự thật duy nhất. Bằng cách kết hợp AI sinh, phát hiện lệch chính sách và kiểm soát truy cập chi tiết, nền tảng tự động cập nhật câu trả lời, hiển thị bằng chứng còn thiếu, và đồng bộ ngay lập tức mọi thay đổi trên tất cả các câu hỏi đang chờ, giảm thời gian phản hồi tới 80 %.

Thứ Năm, 4 Tháng 12 2025

Bài viết này khám phá một kiến trúc mới kết hợp các pipeline dựa trên sự kiện, Retrieval‑Augmented Generation (RAG) và việc làm giàu đồ thị kiến thức động để cung cấp các phản hồi thời gian thực, thích nghi cho các bảng câu hỏi bảo mật. Bằng cách tích hợp những kỹ thuật này vào Procurize, các tổ chức có thể rút ngắn thời gian phản hồi, nâng cao tính liên quan của câu trả lời và duy trì một chuỗi bằng chứng có thể kiểm toán được trong bối cảnh quy định luôn thay đổi.

Thứ Năm, 4 Tháng 12, 2025

Bài viết này khám phá thiết kế và triển khai một sổ cái bất thay đổi ghi lại chứng cứ bảng câu hỏi do AI tạo. Bằng cách kết hợp hàm băm mật mã kiểu blockchain, cây Merkle và truy xuất‑tăng‑cường (RAG), các tổ chức có thể đảm bảo chuỗi kiểm toán không thể bị giả mạo, đáp ứng yêu cầu quy định và tăng cường niềm tin của các bên liên quan vào quy trình tuân thủ tự động.

Thứ Tư, 3 Tháng 12, 2025

Bài viết này giới thiệu một động cơ prompt liên kết mới, cho phép tự động hoá an toàn, bảo vệ quyền riêng tư cho các bảng câu hỏi bảo mật của nhiều thuê bao. Bằng cách kết hợp học liên kết, định tuyến prompt được mã hoá và một đồ thị kiến thức chia sẻ, các tổ chức có thể giảm bớt công việc thủ công, duy trì cách ly dữ liệu và liên tục cải thiện chất lượng câu trả lời trên các khuôn khổ quy định đa dạng.

Thứ Tư, 3 Tháng 12, 2025

Bài viết này giới thiệu một động cơ tăng cường dữ liệu tổng hợp mới, được thiết kế để hỗ trợ các nền tảng AI sinh như Procurize. Bằng cách tạo ra các tài liệu tổng hợp bảo vệ quyền riêng tư, độ trung thực cao, động cơ này huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trả lời các bảng câu hỏi bảo mật một cách chính xác mà không tiết lộ dữ liệu khách hàng thực tế. Tìm hiểu kiến trúc, quy trình làm việc, cam kết bảo mật và các bước triển khai thực tiễn giúp giảm công sức thủ công, cải thiện tính nhất quán của câu trả lời và duy trì tuân thủ quy định.

đến đầu
Chọn ngôn ngữ